我们使用new QueryWrapper()会调用UserTest中的无参构造函数,但是由于我们定义了有参构造函数,导致@Data自动生成的无参构造函数没有了,需要手动添加无参构造函数或者使用@NoArgsConstructor注解

时间: 2025-02-03 18:14:55 浏览: 32

当我们通过QueryWrapper<UserTest>创建一个新的对象实例时,Spring Data JPA默认会寻找合适的构造函数来初始化实体。如果你的UserTest类已经定义了一个带参数的构造函数,那么Spring Data 默认不会使用@Data注解所生成的无参构造函数,因为优先级更高。

在这种情况下,有两种解决方案:

  1. 手动添加无参构造函数:你可以直接在UserTest类中添加一个无参构造函数,例如 public UserTest() {},以便让Spring Data 能够找到它并用于查询构建。

  2. 使用NoArgsConstructor注解:如果不想手动编写无参构造函数,可以在类上添加@NoArgsConstructor注解,告诉Spring Data JPA存在一个无参构造函数。这将强制Spring Data 使用这个标记的构造函数。

import lombok.NoArgsConstructor;

@NoArgsConstructor
public class UserTest {
    // 其他字段和有参构造函数...
}
相关问题

3. UserTest类带有main方法,用于测试User类的使用。 a) 用传统常规的方式,创建User对象,调用对应方法 b) 使用Spring Ioc容器创建管理User类的对象,然后在UserTest中从Spring 容器中获取User类的bean,使用该bean对象。

<<UserTest类带有main方法,用于测试User类的使用,可以分为两个部分:

a) 用传统常规的方式,创建User对象,调用对应方法

在Java中,传统的创建对象并调用方法的方式通常是直接在代码中进行的。首先需要引入User类的包,然后在UserTest类中编写main方法。在main方法中,可以使用new关键字直接创建User类的实例,并调用其方法。以下是一个简单的示例代码:

public class UserTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建User对象
        User user = new User();
        // 调用User对象的方法
        user.setName("张三");
        user.setEmail("zhangsan@example.com");
        user.displayInfo();
    }
}

在这个例子中,假设User类中有setName(), setEmail(), 和displayInfo()等方法,用于设置用户的信息和显示用户信息。

b) 使用Spring Ioc容器创建管理User类的对象,然后在UserTest中从Spring容器中获取User类的bean,使用该bean对象

使用Spring框架的依赖注入功能,可以更加方便地管理对象的生命周期和依赖关系。首先需要配置Spring的上下文文件(如applicationContext.xml),在其中声明User类的bean,配置相关属性,并指定一个bean的名称。然后在UserTest类中,通过Spring的ApplicationContext接口来加载配置文件并获取bean实例。

以下是使用Spring Ioc容器的示例:

public class UserTest {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载Spring配置文件
        ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        
        // 从Spring容器中获取User类的bean
        User user = (User) context.getBean("userBean");
        
        // 使用获取的bean对象
        user.setName("李四");
        user.setEmail("lisi@example.com");
        user.displayInfo();
    }
}

在这个例子中,假设在applicationContext.xml文件中有一个id为"userBean"的User类的bean配置。

用java编写用户类,包含属性 用户名,手机号码,家庭住址,密码 ​ ‎1.编写构造函数给成员属性赋值,同样需要参数名与属性名相同,使用this关键字 ​ ‎2.结合static关键字改写之前的构造函数,实现在每次创建新对象时能显示是第几个被创建的对象(添加一个静态的整形属性,每次在构造函数中对其加一并显示当前值) ​ ‎3.结合static关键字实现,仅在第一次创建对象时显示:开始加载类文件。。。(静态块) ​ ‎4.在测试类中测试上述要求

好的,我将逐一回答你的问题。

  1. 用Java编写用户类,包含属性用户名,手机号码,家庭住址,密码。编写构造函数给成员属性赋值,同样需要参数名与属性名相同,使用this关键字:
public class User {
    private String username;
    private String phoneNumber;
    private String homeAddress;
    private String password;

    public User(String username, String phoneNumber, String homeAddress, String password) {
        this.username = username;
        this.phoneNumber = phoneNumber;
        this.homeAddress = homeAddress;
        this.password = password;
    }

    // Getters and setters...
}
  1. 结合static关键字改写之前的构造函数,实现在每次创建新对象时能显示是第几个被创建的对象(添加一个静态的整型属性,每次在构造函数中对其加一并显示当前值):
public class User {
    private String username;
    private String phoneNumber;
    private String homeAddress;
    private String password;
    private static int count = 0;

    public User(String username, String phoneNumber, String homeAddress, String password) {
        this.username = username;
        this.phoneNumber = phoneNumber;
        this.homeAddress = homeAddress;
        this.password = password;
        count++;
        System.out.println("第" + count + "个用户被创建");
    }

    // Getters and setters...
}
  1. 结合static关键字实现,仅在第一次创建对象时显示:“开始加载类文件。。。”(静态块):
public class User {
    private String username;
    private String phoneNumber;
    private String homeAddress;
    private String password;
    private static int count = 0;

    static {
        System.out.println("开始加载类文件。。。");
    }

    public User(String username, String phoneNumber, String homeAddress, String password) {
        this.username = username;
        this.phoneNumber = phoneNumber;
        this.homeAddress = homeAddress;
        this.password = password;
        count++;
        System.out.println("第" + count + "个用户被创建");
    }

    // Getters and setters...
}
  1. 在测试类中测试上述要求:
public class UserTest {
    public static void main(String[] args) {
        User user1 = new User("Tom", "123456789", "北京市朝阳区", "123456");
        User user2 = new User("Jerry", "987654321", "上海市浦东新区", "123456");
    }
}

输出结果如下:

开始加载类文件。。。
第1个用户被创建
第2个用户被创建
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将上述代码放入了Recommenders.py文件,作为一个自定义工具包。将下列代码调用scipy包svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

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